package 剑指offer;

import java.util.PriorityQueue;
import java.util.Scanner;
import java.util.Comparator;

/** 

* @author ：soulstones
* @version ：2019年9月30日 下午10:09:47 
* @Description：
* 
如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，
那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。
如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。
我们使用Insert()方法读取数据流，使用GetMedian()方法获取当前读取数据的中位数。
*/
public class A63数据流当中的中位数 {
	//小顶堆
	private PriorityQueue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<Integer>();
	// 大顶堆
	private PriorityQueue<Integer> maxHeap = new PriorityQueue<Integer>(15, new Comparator<Integer>() {
		@Override
		public int compare(Integer o1, Integer o2) {
			return o2 - o1;
		}
	});
		       
		      //记录偶数个还是奇数个
		      int count = 0;
		      //每次插入小顶堆的是当前大顶堆中最大的数
		      //每次插入大顶堆的是当前小顶堆中最小的数
		      //这样保证小顶堆中的数永远大于等于大顶堆中的数
		      //中位数就可以方便地从两者的根结点中获取了
		      public void Insert(Integer num) {
		          //个数为偶数的话，则先插入到大顶堆，然后将大顶堆中最大的数插入小顶堆中
		          if(count % 2 == 0){
		              maxHeap.offer(num);
		              int max = maxHeap.poll();
		              minHeap.offer(max);
		          }else{
		              //个数为奇数的话，则先插入到小顶堆，然后将小顶堆中最小的数插入大顶堆中
		              minHeap.offer(num);
		              int min = minHeap.poll();
		              maxHeap.offer(min);
		          }
		          count++;
		      }
		      public Double GetMedian() {
		          //当前为偶数个，则取小顶堆和大顶堆的堆顶元素求平均
		          if(count % 2 == 0){
		              return new Double(minHeap.peek() + maxHeap.peek())/2;
		          }else{
		              //当前为奇数个，则直接从小顶堆中取元素即可
		              return new Double(minHeap.peek());
		          }
		      }
	    
	    public static void main(String[] args) {
	    	 Scanner scanner = new Scanner(System.in);
				String s = scanner.nextLine();
				String[] ss = s.split(" ");
				int [] arr=new int [ss.length];
				for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
					arr[i]=Integer.parseInt(ss[i]);
				}
				A63数据流当中的中位数 instance = new A63数据流当中的中位数();
				for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
					instance.Insert(arr[i]);
				}
				
				Double mid = instance.GetMedian();
				System.out.println(mid);
		}

}
